Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、LuckyTemplates の最も高度な DAX 関数の 1 つである TREATAS 関数について詳しく説明します。 このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。
TREATASを理解できれば、LuckyTemplates 内で作成するすべてのレポートとダッシュボードに非常に多くのアプリケーションがあることがわかるでしょう。
TREATAS を使用するとモデルを簡素化できます が、式はより高度になります。これは、この関数を使用する場合のトレードオフです。
それでも、TREATAS を使用すると、物理テーブルを論理的に使用できない 2 つのテーブル間に仮想リレーションシップを作成できます。これは、リレーションシップを物理的に設定する必要がなく、たとえば予算データと売上データを結合して比較するための行も必要ないことを意味します。
TREATAS関数が比較を行ってくれます。
この機能には多くのアプリケーションがあります。最適なのは、データの粒度が異なる場合です。一例として、日次の実績と比較して、月次、四半期、または年次の粒度の予算データが挙げられます。
TREATAS関数と必要な構文をよく理解することは、データの予測と予算編成に関して、モデルを再構成するよりも優れた選択肢となります。
この関数がどのように機能するかの例を次に示します。
目次
TREATAS機能を使う
この関数がどのように機能するかを例で見てみましょう。ここでは、2 つの異なる設定方法を示すために 2 つの関数を作成しました。
最初の例を見てみましょう。
特定の 1 つのテーブルからいくつかの列を配置する必要があります。この場合は年です。
次に、モデルの他の部分と関係のないテーブルまたはサポート テーブルからいくつかの列を組み込む必要があります。この場合、それは予算データの年です。
予算表は次のように設定されているため、各地域の予算は年間予算のみになります。
TREATAS関数を間違ったコンテキストで使用すると、意味のない結果が得られるため、これは重要です。
地域テーブル間または日付テーブル間の関係を描画しないでください。
代わりに、 TREATAS関数を使用して式内にリレーションシップを作成し、それをCALCULATE内に配置します。
年と総売上高をドラッグして表を作成します。
次にTREATASを使用して予算を取得し、それを年間に割り当てます。
モデルを介した関係がないことがわかります。代わりに、 TREATAS関数により、年の値と予算の間の関係が作成されました。
2016 年の予算額は 6,200 万で、売上テーブルから導出された総売上額は 6,000 万です。表示するものが何もないため、モデルは2015 年のTREATAS結果を返しません。TREATAS関数は、 2015 年に結果が返されないことを確認しています。
TREATAS機能の拡張方法
この列は、 TREATAS を使用した同じ式を示しています。
しかし、間違った結果が得られていることがわかります。これは、この計算のコンテキストが間違っているためです。
2016 年、都市、地域があります。ただし、リージョンの式内でTREATAS関数によって作成される物理的または仮想的な関係はありません。これは年間 6,200 万人に相当します。
したがって、ここでTREATASを拡張して、より多くの仮想関係を組み込めるようにする必要があります。
こんな感じで拡張していきます。
TREATAS関数の最初の部分でSUMMARIZE関数を使用して、要約された仮想テーブルを配置します。これにより、比較する列を展開できるようになります。また、それらの間に仮想的な関係を構築することもできます。
この場合、市と年の仮想テーブルがあり、これら 2 つは予算テーブルに含まれているため、それらを仮想的に一致させることができます。
この 1 つの数式構文内で、複数のリレーションシップを仮想的に一度に作成できます。
テーブル内の列の調整
TREATAS 例 2 列の下に、年と都市別に分類されていることがわかります。
この列を調整するには、空のエントリが表示されなくなるまでフィルターを繰り返しクリックします。
関係テーブルの調整
データに基づくと、予算表には都市と年のみが含まれるため、追加のコンテキストを配置する必要はありません。
したがって、さらに何かを実行したい場合は、予算データを変更するか、数式にロジックを追加する必要があります。
たとえば、年次ベースの予算しかありません。したがって、これらの予算を 1 日ごとに分割したい場合でも、非常によく似たロジックを使用することになります。ただし、リレーションシップでフィルタリングを実行するのではなく、代わりにTREATAS関数でフィルタリングを実行します。
TREATASのその他の使い方
TREATAS機能には、予算分析以外にもさまざまな用途があります。
別の例を見てみましょう。
関係を見ると、年は最高レベルの粒度では日付テーブル内の列ではないことがわかります。
日付は、このテーブル内で最も詳細な数値です。
なので、年から肉体関係は描かない方が良いです。常に、独自の値を含む列からリレーションシップを作成する必要があります。ただし、TREATAS を使用してこのダミー関係を仮想的に作成することはできます。
結論
このチュートリアルでTREATAS関数とそれを実際のアプリケーションで使用する方法についての良いアイデアが得られれば幸いです。
TREATASを利用すると、作成する必要がある DAX メジャーとともにモデル内の作業を大幅に簡素化できる、さまざまなデータ設定やデータ シナリオが数多くあります。
TREATASの活用方法を十分に理解すると、独自のモデルのさまざまな側面を簡素化する際に利用できる機会がすぐにわかります。
ではごきげんよう、
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